fetching-viral-notes

name: fetching-viral-notes description: Fetches viral Xiaohongshu notes with low followers but high engagement using MCP and saves them to Feishu Bitable. Use when the user wants to search for specific keywords, filter high-engagement low-follower content, collect competitor content, or batch scrape trending notes.

⚠️ 上下文优化指南（重要）

为避免上下文溢出，执行时必须遵循：

1. 限制抓取数量：默认最多处理 5 条笔记，用户可指定更多
2. 精简输出：处理过程中不要输出完整的笔记内容和作者信息
3. 只提取必要字段：从 API 返回中只提取需要保存的字段，忽略其他数据
4. 批量汇报：处理完成后一次性汇报结果，格式如下：

✅ 抓取完成！
- 搜索关键词：xxx
- 搜索结果：X 条
- 符合条件：Y 条（粉丝<10000 且 点赞>1000）
- 已保存：Y 条

| 标题 | 点赞 | 粉丝 | 互动比 |
|------|------|------|--------|
| xxx  | 5000 | 2000 | 2.5    |

5. 遇到 Context low 提示：立即停止抓取，汇报已完成的结果

小红书低粉爆文抓取器

搜索小红书内容，筛选低粉高互动的爆文，保存到飞书多维表格进行分析。

首次使用 - 初始化多维表格

如果是首次使用，需要先初始化飞书多维表格的字段：

cd "/Users/panyuhang/我的项目/编程/脚本/小红书封面生成"
python skills/fetch-viral-notes/init_bitable_fields.py

这会在"低粉爆文抓取"表中创建所需的字段。

执行前检查

1. 检查小红书 MCP 登录状态

详细登录流程见 skills/_shared/xiaohongshu-login.md

调用 mcp__xiaohongshu-mcp__check_login_status

如果未登录，执行扫码登录。

2. 飞书配置

详细配置见 skills/_shared/feishu-config.md

app_token: Qt6Qbzzy6aWBgassGQhcUU5vngc
table_id: tblsfs6oJAbTfgaK  # 低粉爆文抓取

核心功能

功能 1: 搜索小红书内容

调用 mcp__xiaohongshu-mcp__search_feeds
参数:
- keyword: "搜索关键词"
- filters: {
    "sort_by": "最多点赞",      # 综合|最新|最多点赞|最多评论|最多收藏
    "note_type": "不限",        # 不限|视频|图文
    "publish_time": "一周内"    # 不限|一天内|一周内|半年内
  }

功能 2: 获取笔记详情

调用 mcp__xiaohongshu-mcp__get_feed_detail
参数:
- feed_id: "笔记ID"
- xsec_token: "从搜索结果获取"

返回数据包含：

• 标题、内容
• 点赞数、收藏数、评论数
• 作者信息

功能 3: 获取作者信息

调用 mcp__xiaohongshu-mcp__user_profile
参数:
- user_id: "作者ID"
- xsec_token: "从笔记详情获取"

返回数据包含：

• 粉丝数
• 笔记数
• 获赞与收藏总数

功能 4: 保存到飞书多维表格

调用 mcp__lark-mcp__bitable_v1_appTableRecord_create
参数:
- path: {
    app_token: "Qt6Qbzzy6aWBgassGQhcUU5vngc",
    table_id: "tblsfs6oJAbTfgaK"
  }
- data: {
    fields: {
      "笔记ID": "xxx",
      "标题": "xxx",
      "内容摘要": "xxx",
      "作者昵称": "xxx",
      "作者粉丝数": 1234,
      "点赞数": 5000,
      "收藏数": 3000,
      "评论数": 200,
      "搜索关键词": "xxx",
      "笔记链接": "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx"
    }
  }

低粉爆文筛选标准

低粉爆文定义：粉丝少但互动高的笔记

建议筛选条件：

互动粉丝比计算公式：

互动粉丝比 = (点赞数 + 收藏数 + 评论数) / 作者粉丝数

比值越高，说明内容质量越好，值得参考。

飞书多维表格字段

完整抓取流程（精简版）

用户: 帮我抓取"星座运势"相关的低粉爆文

Claude 执行（注意：全程保持精简输出）:

1. 检查登录 → 只输出"已登录"或"未登录"

2. 搜索内容 → 只记录搜索到 N 条结果

3. 处理笔记（默认最多5条）:
   - 静默获取详情和作者信息
   - 只提取: 标题、点赞、收藏、评论、粉丝数
   - 静默保存到飞书
   - 不要输出每条笔记的完整内容！

4. 最终汇报（一次性输出表格）

关键优化点：

• 搜索结果只记录数量，不输出列表
• 处理过程不输出中间结果
• 只在最后输出汇总表格

使用示例

示例 1: 按关键词抓取

用户: 抓取"穿搭"相关的低粉爆文，要求点赞过千

Claude:
1. 搜索"穿搭"关键词
2. 筛选点赞 > 1000 且粉丝 < 10000 的笔记
3. 保存到飞书表格

示例 2: 批量抓取多个关键词

用户: 抓取这些关键词的爆文：护肤、美妆、穿搭

Claude:
1. 依次搜索每个关键词
2. 筛选符合条件的笔记
3. 批量保存到飞书
4. 标记搜索关键词字段

示例 3: 指定筛选条件

用户: 抓取"旅行"爆文，粉丝5000以下，点赞5000以上

Claude:
1. 搜索"旅行"
2. 筛选粉丝 < 5000 且点赞 > 5000
3. 保存符合条件的笔记

注意事项

1. 避免频繁抓取：建议每次抓取间隔 2-3 秒，避免被限流
2. 去重处理：保存前检查笔记ID是否已存在
3. 数据时效性：互动数据会变化，记录抓取时间
4. 登录状态：cookies 有效期约 7 天，过期需重新登录

错误处理

小红书未登录

症状：check_login_status 返回未登录
解决：运行登录工具扫码登录

获取详情失败

症状：get_feed_detail 返回错误
可能原因：
- xsec_token 过期
- 笔记已删除
- 请求过于频繁
解决：跳过该笔记，继续处理下一条

飞书写入失败

症状：record_create 返回错误
可能原因：
- 字段类型不匹配
- 必填字段缺失
解决：检查字段配置，运行 init_bitable_fields.py